MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4385967812 · doi:10.5281/zenodo.8213197

Bridging Traditional and scientific knowledge through a novel predictive approach to understand the role of pathogens in the decline of a key Arctic species

2023· report· en· W4385967812 sur OpenAlexaff
Benjamin J. Padilla, O. Alejandro Aleuy, Petter Jacobsen, Mathieu Pruvot, Susan Kutz

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2023
Typereport
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueIdentification and Quantification in Food
Établissements canadiensTlicho Community Services AgencyUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBridging (networking)Key (lock)ArcticData scienceGeographyBiologyEcologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The main objective of this project is to understand and quantify the potential role of parasites and pathogens in population dynamics and declines of barren-ground caribou (Rangifer tarandus groenlandicus) through ecological modeling and Indigenous observation and monitoring. We hypothesized that the costs of diseases will have a negative impact on caribou physiology and, as a direct consequence, a negative impact on caribou population dynamics. This is likely to be a combination of cumulative effects through subtle energetic mechanisms such as decreasing body condition and pregnancy rates, as well as direct mortality, fetal abortion, or infertility. We built a bio-energetic integral projection model to evaluate the impact of parasites and biting insects on caribou body condition, and as a result, caribou population dynamics. Results from this model demonstrate the significant impact that sub-lethal infection and behavioural modifications caused by parasites and insect pests can have on caribou. We then parameterized the model with environmental data from the Bathurst herd’s range between 1980 and 2020, when population declines occurred. This parameterization resulted in a greater than 50% population decline. While this did not perfectly capture observed declines of the Bathurst herd, it demonstrates the contribution that parasites and insect pests may have played. These results are feeding back into monitoring by directing efforts of Ekwǫ̀ Nàxoèhdee K’è to focus on caribou health, and the modeling framework can be used to forecast possible demographic trends under anticipated environmental conditions. This database includes data objects with results from baseline analyses.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,172
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,133 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)Même sujetIdentification and Quantification in FoodTravaux en français237 207